import matplotlib.pyplot as plt

# pip install scikit-learn -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 数据准备
X = np.array([[50], [60], [70], [80], [90], [100]])
y = np.array([180, 210, 240, 270, 300, 330])

# 建模
# y=ax+b
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
print("a=", model.coef_)
print("b=", model.intercept_)
# 为了显示中文，指定默认字体
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
# 可视化
plt.scatter(X, y, color="blue", label="实际值")
# plt.plot(X, model.predict(X), color="red", label="预测模型")
plt.xlabel("面积（㎡）")
plt.ylabel("价格（万元）")
plt.title("房屋面积与价格的线性回归")
plt.legend()
plt.show()
# 预测
print(model.predict(np.array([[110], [120], [130]])))
